Manual resuscitators in successive use in the same patient: reservoir of multi- and extensively resistant bacteria

G. Pinheiro Lima Aires Gomes^*, A. Custódia Silva e Souza, L.S. Netto de Oliveira Leão-Vasconcelos, D. de Melo Costa, S. Bisinoto Alves, H. Carneiro Cunha Neves, M. Severino Pereira
^*Federal University of Goias, Brazil
Journal of Hospital Infection (2017) 95, 87-90
手動蘇生器上の細菌量を明らかにするため、ブラジルの集中治療室 1 施設において手動蘇生器のコネクタのスワブ試料を、0 時間目ならびに 同一患者での 24 および 48 時間の使用後に採取した。20 個の手動蘇生器から、計 54 の細菌が分離され、t ＝ 0 で 6、t ＝ 24 で 17、t ＝ 48 で 31 であった。黄色ブドウ球菌（Staphylococcus aureus）、アシネトバクター・バウマニー（Acinetobacter baumannii）、セラチア・マルセセンス（Serratia marcescens）および緑膿菌（Pseudomonas aeruginosa）が主な分離株で、すべての細菌属において多剤耐性が広範に認められた。患者間での手動蘇生器の効果的なコンタミネーション除去を確実に行うこと、ならびに個々の患者においてより頻繁に手動蘇生器を交換することへの認識を高めることが、気道への（再）保菌／感染のリスクを抑えるために推奨される。
監訳者注：
手動蘇生器とはいわゆるアンビューバッグを指す。
サマリー原文（英語）はこちら
監訳者コメント：
アンビューバッグの汚染リスクは以前から指摘されているが、同一患者に繰り返し使用するうちに、その細菌汚染も経時的に高度になることが示された。このことは例え同一患者に使うのであっても、アンビューバッグは適宜交換しなければならないことを示唆している。各施設におけるアンビューバッグの取り扱いを今一度見直すと良いだろう。

Automated surveillance systems for healthcare-associated infections: results from a European survey and experiences from real-life utilization

J.D.M. Verberk*, S.J.S. Aghdassi, M. Abbas, P. Nauclér, S. Gubbels, N. Maldonado, Z.R. Palacios-Baena, A.F. Johansson, P. Gastmeier, M. Behnke, S.M. van Rooden, M.S.M. van Mourik
*University Medical Centre Utrecht, the Netherlands

Journal of Hospital Infection (2022) 122, 35-43

Repeated transmission of SARS-CoV-2 in an overcrowded Irish emergency department elucidated by whole-genome sequencing

D. Hare*, C. Meaney, J. Powell, B. Slevin, B. O’ Brien, L. Power, N.H. O’ Connell, C.F. De Gascun, C.P. Dunne, P.J. Stapleton
*University Hospital Limerick, Ireland

Journal of Hospital Infection (2022) 126, 1-9

Flocked nylon swabs versus RODAC plates for detection of multidrug-resistant organisms on environmental surfaces in intensive care units

Antibiotic-based catheter lock solutions for prevention of catheter-related bloodstream infection: a systematic review of randomised controlled trials

A machine learning approach to predict healthcare-associated infections at intensive care unit admission: findings from the SPIN-UTI project

M. Barchitta*, A. Maugeri, G. Favara, P.M. Riela, G. Gallo, I. Mura, A. Agodi, on behalf of the SPIN-UTI Network

*University of Catania, Italy

Journal of Hospital Infection (2021) 112, 77-86